MySQL 事务主要用于处理操作量大,复杂度高的数据。比如说,在人员管理系统中,你删除一个人员,你既需要删除人员的基本资料,也要删除和该人员相关的信息,如信箱,文章等等,这样,这些数据库操作语句就构成一个事务,详细了解可以看一下这篇【常识与进阶】!
重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩,重复数据删除对于数据本身并没有改变,只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势,并对扩展性有所帮助。
本次分享一个交通行业实战项目,这个项目是对出租车GPS数据进行分析,具体内容包括了数据理解、业务场景、数据处理、可视化等。
上一期学的upyter相信大家都已经会用了,我们这一期就可以愉快地学习写代码啦! Python的基本数据类型 数据类型在数据结构中的定义是一个值的集合以及定义在这个值集上的一组操作。 变量是用来存储值的所在处;它们有名字和数据类型。 这里说的变量又是啥??? 如果你学过编程语言,例如大学理工科学的C和其他专业学的VB,很好理解。 如果你从来没学过编程语言,那我就通俗解释一下: 在家里吃饭,用盘子盛放美味可口菜肴,盘子(盛放菜)就是变量,而盘子的名字(青花瓷盘子)则是变量名,而这里用盘子(盛放菜),而不是碗
python3的int就是长整型,且没有大小限制,受限于内存区域的大小 int(x) 返回一个整数
如果 IN 的参数是(1,2,3)这样的值列表时,没啥问题,但如果参数是子查询时,就需要注意了。比如,现在有如下两个表:
本文通过对IndexedDB的使用方法和使用场景进行相关介绍,对常见的问题进行解答。
正则表达式,又称规则表达式,模式匹配。(英语:Regular Expression,在代码中常简写为regex、regexp 或 RE),计算机科学的一个概念。正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
前言:前面已经把环境搭建好了,从这篇开始,正式学习selenium的webdriver框架。我们平常说的 selenium自动化,其实它并不是类似于QTP之类的有GUI界面的可视化工具,我们要学的是webdriver框架的API。
最近收集的两个搜索的case,如下: 案例一: 使用 A关键词:“中国诚通控股公司”搜索,不能搜到 B结果“中国诚通控股集团有限公司” 从关键词字面上看,确实不应该出现这种问题,因为A的关键词完全被B包含,如果说搜索B,搜不到A到还可以接受,因为 在关键词越长的情况下,term之间是AND的关系,这样返回结果集就越少,这一点从Google或者其他电商的搜索都可以得到测试确认, 看到这种问题,一般情况下,都跟分词有关系,然后拿到Solr中, 先使用IK最细粒度分词测试两个关键词的分词
在 Python 中 变量命名规定,必须是大小写英文,数字和 下划线(_)的组合,并且不能用数字开头。
MySQL 是一个关系型数据库管理系统,由瑞典 MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统,关联数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。
本文将结合实例demo,阐述30条有关于优化SQL的建议,多数是实际开发中总结出来的,希望对大家有帮助。
复合索引(Compound Index): 索引多个字段,允许对这些字段的组合进行高效查询。例如,您可以创建一个索引 { name: 1, age: 1 },以便可以快速查询按姓名和年龄排序的结果。
mongodb由C++编写,其名字来自humongous这个单词的中间部分,从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。关于它的一个最简洁描述为:scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。MongoDB的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的RDBMS系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。
在前面的章节中,我们给大家介绍了索引中的映射类型,也就是每一个字段都有一个类型,比如:long,text,date等。这和我们的数据库非常的相似,那么它的不同之处是什么呢?对了,就是全文索引,在ES当中,只有text类型的字段才会用的全文索引,那么这里就会引出ES中一个非常重要的概念,文本分析器(Text analysis)。
搜索"mother like little dog",首先分词,然后查看这些单词出现过的id,就返回了id为1和2的这两条文档
还有很多,懒得发了,通过讨论,问题基本上都已经解决了,本来懒得写了,觉得太花时间了,想了想决定还是写吧,别问为啥,问就是热爱编程,乐于助人。
许多面向用户的互联网业务都会在系统后端维护一份用户数据,快应用中心业务也同样做了这件事。快应用中心允许用户对快应用进行收藏,并在服务端记录了用户的收藏列表,通过用户账号标识OpenID来关联收藏的快应用包名。
在云计算时代,曾经无限风光的“块”技术正在遭遇不小的尴尬。 “块”是IT存储中十分常见的概念,而所谓的块存储就是事先在存储空间中画好整齐的格子(格式化),然后以一个格子为最小单位进行存取,即每次存取至少涉及一个格子的空间。基于这样的存储方式,便衍生出了诸如读写、复制、传输等相关技术。 不过,在云计算时代,曾经无限风光的“块”技术却遭遇了不少的尴尬。 首先是有限带宽下的数据传输问题 在一切向“云”看的当下,一个企业如果想转向云计算,那或多或少会需要改变企业网络带宽。大部分企业选择的云计算都是最简单的带
在之前的博客也有提到,数值型数据结构在这里就不过多介绍了。在这里提及一些需要知道的知识点。
这个操作对x(对于张量)或x进行了强制转换。值(对于稀疏张量或索引切片)到dtype。
Python3 中有六个标准的数据类型: Number(数字) String(字符串) List(列表) Tuple(元组) Sets(集合) Dictionary(字典) Number(数字) Python3 支持int、float、bool、complex(复数)。 在Python 3里,只有一种整数类型 int,表示为长整型,没有 python2 中的 Long。 像大多数语言一样,数值类型的赋值和计算都是很直观的。 内置的 type() 函数可以用来查询变量所指的对象类型。 >>> a, b, c,
Apache Hudi 使用索引来定位更新/删除所属的文件组。 对于 Copy-On-Write 表,通过避免需要连接整个数据集来确定要重写哪些文件,这可以实现快速的 upsert/delete 操作。 对于 Merge-On-Read 表,这种设计允许 Hudi 限制任何给定基本文件需要合并的记录数量。 具体来说,给定的基本文件只需要针对属于该基本文件一部分的记录的更新进行合并。 相比之下,没有索引组件的设计(例如:Apache Hive ACID)可能最终必须根据所有传入的更新/删除记录合并所有基本文件。
最近一直在想一个好办法来写文章,想来想去还是用使用案例的方式来写这些文章,这样就不是干巴巴的一些知识点,没多大意思,从今天开始,我们就进来细学Python的基础知识,这是第一篇文章。 小伙伴们可是迫不及待了啊,虽然很是基础,学过的小伙伴就巩固一下咯,没学过的小伙伴可要认真学习啦,
一、建表规约 1、表达是与否概念的字段,必须使用 is_xxx 的方式命名,数据类型是 unsigned tinyint(1 表示是, 0 表示否) 。 2、表名、字段名必须使用小写字母或数字, 禁止出现数字开头,禁止两个下划线中间只出现数字。数据库字段名的修改代价很大,因为无法进行预发布,所以字段名称需要慎重考虑。 3、表名不使用复数名词。 4、主键索引名为 pk_字段名; 唯一索引名为 uk_字段名; 普通索引名则为 idx_字段名。 5、小数类型为 decimal,禁止使用 float 和 doubl
嗯,我关心糟糕的设计,因为我通常承担着让查询运行得很快并克服糟糕设计的限制的重担。作为一名数据专业人员,在过去的15年里,我见证了(并构建了)我的数据库设计分享。有些很好,有些还不错,但大多数都让我想用裁纸刀捅人。
比如,存储字符串“101”,对于char(10),表示你存储的字符将占10个字节(包括7个空字符),在数据库中它是以空格占位的,而同样的varchar2(10)则只占用3个字节的长度,10只是最大值,当你存储的字符小于10时,按实际长度存储。
终于有时间总结点Lucene,虽然是大周末的,已经感觉是对自己的奖励,毕竟只是喜欢,现在的工作中用不到的。自己看源码比较快,看英文原著的技术书也很快。都和语言有很大关系。虽然咱的技术不敢说是部门第一的,说到日语和英语,倒是无人能出其右的。额~~,一个做技术的,感觉自己好弱啊。对语言,只是天赋而已。对技术,却是痴迷。虽然有人跟我说我不做管理白瞎了我这个人儿。但是我就一心想做技术,如果到了40岁,做技术没人要的话。我就去硅谷编代码去,毕竟硅谷的同事都说我技术挺好的,相信找个技术活儿还是不成问题的。话说现代人
Linux,Docker,MySQLCommunity8.0.31,InnoDB。
索引是排好序的数据结构!可以用在 where 条件查找的字段,和order by 排序的字段,有了索引,便可以快速地定位数据所在的物理地址并找出来。
NumPy(Numerical Python)是一个开源的 Python 科学计算扩展库,主要用来处理任意维度数组与矩阵,通常对于相同的计算任务,使用 NumPy 要比直接使用 Python 基本数据结构要简单、高效的多。安装使用 pip install numpy 命令即可。
DROP INDEX语句从表定义中删除索引。可以使用DROP INDEX删除标准索引、位图索引或位片索引。通过删除相应的唯一索引,可以使用DROP INDEX删除唯一约束或主键约束。不能使用DROP INDEX删除位图范围索引或主地图(数据/主)IDKEY索引。
Spring Repository解析---以Mongo Repository为例
最近博主看完了《SQL进阶教程》这本书,看完后给博主打开了SQL世界的新大门,对于 SQL 的理解不在局限于以前的常规用法。借用其他读者的评论,
上篇主要介绍了一些基本的查询条件操作符的使用,主要针对的是一些单值,我们这次来讲讲如何查询文档内的数组和嵌入文档,并讲一下复杂查询"$where"。
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录,有些情况我们允许重复数据的存在,但有时候我们也需要删除这些重复的数据。
没有人告诉你这个原因的原因有两个:无知或冷漠。他们要么不知道它是坏的,要么他们不在乎。
在Python中,变量的概念基本上和初中代数的方程变量是一致的。 例如:对于方程式 y=2*x,x就是变量。 当x=2时,计算结果y=4, 当x=5时,计算结果y=10。
随着系统的数据量逐年增加,并发量也成倍增长,SQL性能越来越成为IT系统设计和开发时首要考虑的问题之一。SQL性能问题已经逐步发展成为数据库性能的首要问题,80%的数据库性能问题都是因SQL而导致。可能有些小伙伴会产生疑问:SQL的优化真的这么重要吗?答案是肯定的,SQL优化不是重要,而是相当重要,太重要了…
注意数值,字符串,时间 自增,默认,非空,注释 索引,外键 字符集,存储引擎
人脸识别(LDA+KNN方法): dataTrain=creatData(TrainDatabasePath); dataTest=creatData(TestDatabasePath); trainLabel=creatTrainLabelMat(); testLabel=creatTestLabelMat(); [train_lda,test_lda]=LDA(dataTrain,trainLabel,dataTest);: PCA降维 计算协方差矩阵 再求类内均值计算Sb、Sw(类间散布矩阵、类内散
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